공유경제의 필요성이 높아짐에 따라 자동차 공유, 자전거 공유, 주택 공유, 도서 공유 등 공유를 기반으로 한 수많은 상용 플랫폼이 늘어나고 있다. 그리고 그 중, 무엇보다도 주거 문제를 겨냥한 공동 주택, 다른 경제 모델보다 가장 큰 성장을 보여주고 있다. 그러나 이러한 급속한 성장 속에서 공유경제에 대한 공평성과 상호 플랫폼상의 신뢰성 문제 등 몇몇 예기치 못한 문제점들이 드러났다. 하지만 현재 이 상황을 해결할 방법에 대하여 실제 나와 있는 사례들은 많지 않다. 따라서 본 논문에서는 현재의 쉐어하우스 플랫폼의 상기 서술한 바와 같은 기존 문제를 해결할 수 있는 몇 가지 방법을 논하고자 한다.
본 논문은 주어진 고장 데이타로부터 소프트웨어의 신뢰성 예측력 향상을 위해 뉴로-퍼지 시스템 연구를 수행하였다. 다른 소프트웨어로부터 수집된 10개의 고장 수 데이타와 4개의 고장시간 데이타에 대해 규칙의 수를 변경시키면서 다음 단계 예측을 실험하였다. 뉴로-퍼지 시스템의 예측력을 보이기 위해 다음 단계 예측에 대해 비교하였다. 실험 결과 뉴로-퍼지 시스템은 다양한 소프트웨어에 잘 적용되었다. 또한 널리 사용되고 있는 신경망과 통계적 소프트웨어 신뢰성 성장 모델의 예측력과 견줄 정도의 좋은 결과를 얻었다.
오늘날 스마트 폰의 보급이 보편화 되면서 모바일 시장이 크게 성장하게 되었다. 또한 그만큼 많은 사용자들이 이용함에 따라 더 많은 양의 콘텐츠를 제공을 해야 하기 때문에 데이터는 점점 증가 할 수밖에 없는 상황이다. 하지만 잘못된 데이터 정보를 마케팅 같은 곳에 활용하여 피해를 보기 때문에 잘못된 데이터와 신뢰성 데이터를 구분을 하여 신뢰성 있는 데이터를 사용자에게 제공해야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 빅데이터에서 추출하는 과정에서 데이터 품질관리를 실시하고 저장된 데이터도 품질관리를 함으로써 신뢰성 있는 데이터를 생성 및 관리 할 수 있도록 하는 빅데이터 환경에서 최적화된 데이터 품질관리 시스템을 설계한다.
최근 에너지 위기와 환경 규제 강화 및 친환경, 녹색성장 등의 이슈가 대두되면서 에너지 절감과 환경보호 분야에 그린 전력반도체 수요가 날로 증가되고 있다. 이러한 그린 전력반도체는 휴대용컴퓨터, 이동통신기기, 휴대폰, 조명, 자동차, 전동자전거, LED조명 등 다양한 종류의 전력소자들이 사용되고 있으며, 전력소자의 수요증가는 IT, NT, BT 등의 융복합기술의 발달로 새로운 분야에 전력소자의 수요로 창출되고 있다. 특히 환경오염을 줄이기 위한 고전압 대전류 전력소자의 에너지 효율을 높이는 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 종래의 전력소자는 평면형의 LDMOS나 VDMOS 기술을 이용한 소전류 주로 제작되어 수십 암페어의 필요한 대전류용으로 사용이 불가능하다. 반면 수직형 전력소자인 트렌치를 이용한 power 소자는 집적도를 증가 시킬 수 있을 뿐만 아니라 대전류 고전압 소자 제작에 유리하다. 특히 평면형 소자에 비해 약 30%이상 칩 면적을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 평면형에 비해 on-저항을 낮출 수 있기 때문에 수요가 날로 증가하고 있다. 트렌치 게이트 power MOS의 중요한 게이트 산화막 형성 기술은 트렌치 내부에 균일한 두께의 산화막 형성과 높은 신뢰성을 갖는 게이트 산화막 형성이 매우 중요하다. 본 연구에서는 전력소자를 제조하기 위해 트렌치 기술을 이용하여 수직형 전력소자를 제작하였다. 트렌치형 전력소자는 게이트 산화막을 균일하게 형성하는 것이 매우 중요한 기술이다. 종래의 수평형 소자 제조시 게이트 산화막 형성 후 산화막 두께가 매우 균일하게 성장되지만, 수직형 트렌치 게이트 산화막은 트렌치 내부벽의 결정구조가 다르기 때문에 $1000^{\circ}C$에서 열산화막 성장시 결정구조와 결정면에 따라 약 35% 이상 열산화막 두께가 차이가 난다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 트렌치를 형성한 후 트렌치 내부의 결정구조를 변화 및 산화막의 종류와 산화막 형성 방법을 다르게 하여 균일한 게이트 산화막을 성장시켜 산화막의 두께 균일도를 향상시켰다. 그 결과 고밀도의 트렌치 게이트 셀을 제작하여 제작된 트렌치 내부에 동일한 두께의 게이트 산화막을 여러 종류로 산화막을 성장시킨 후 성장된 트렌치 내벽의 산화막의 두께 균일도와 게이트 산화막의 항복전압을 측정한 결과 약 25% 이상 높은 신뢰성을 갖는 게이트 산화막을 형성 할 수 있었다.
비트코인(Bitcoin)은 P2P 네트워크상에 존재하는 실물 없는 화폐이다. 비트코인의 특징은 발행 기관의 통제가 없는 분산 구조를 형성하고 네트워크가 연결된 곳 어디에서나 거래가 이루어질 수 있도록 신뢰성을 부여하고 있다는 것이다. 이러한 특징의 비트코인은 최초 등장 이래 하루 평균 약 21만 건, 1억 7천만 달러가 거래되는 규모로 성장했다. 화폐로서의 가치가 증가함에 따라 부당 이득을 취하려는 위협 또한 증가하게 될 것이다. 대표적으로 비트코인을 위협하는 행위로는 이중 지불, 부정 인출 등을 그 사례로 볼 수 있다. 하지만 아직까지 성장 단계에 있는 비트코인을 대상으로 발생될 수 있는 위협에 대한 인지는 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 비트코인 신뢰 구조를 살펴보고 이를 기반으로 발생할 수 있는 다양한 위협들을 분석하고 대응방향을 제시하고자 한다.
소프트웨어 개발 후 인도 전 테스트 단계중에 발생되는 테스트 노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 테스트 노력소요량 동태를 시간함수인 로지스틱 곡선으로 설명한다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하여, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 그간 여러 문헌에서 소프트웨어 신뢰도 향상 모델을 연구할 때 소프트웨어 테스트 중에 소요되는 테스트노력의 양으로서 지수함수 곡선, 레일레이 곡선, 웨이불 곡선을 사용해 왔다. 그러나, 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 그러한 곡선중 하나에 의해서 테스트노력 소요 곡선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.
PVT법으로 성장된 AlN 단결정의 표면 특성 및 결정성을 신뢰성 있게 평가하기 위해 $KOH/H_2O_2$ 혼합액을 이용한 화학적 습식 에칭을 통하여 AlN 단결정의 결함을 분석하였고, 고온 어닐링 공정을 통해 단결정의 결정성 변화를 관찰하였다. $300^{\circ}C$ 이상의 고온에서 강 염기성의 etchant를 사용하는 기존 에칭 방법에서는 재료의 결정성에 따라 쉽게 over etching이 일어난다. Over etching이 일어날 경우 면적당 정확한 에치 핏의 개수를 알 수 없기 때문에 전위 밀도의 신뢰성이 매우 떨어진다. 따라서 이러한 단점을 보완하기 위해 KOH 수용액에 $H_2O_2$를 산화제로 사용하여 $100^{\circ}C$ 이하의 저온에서 에칭을 성공하였으며, 주사전자현미경(SEM, scanning electron microscope)을 통해 에치 핏을 관찰하여 최적 에칭 조건 및 전위 밀도를 확인할 수 있었다. 또한, 성장된 AlN 단결정에 고온 어닐링 공정을 적용한 후, DC-XRD(double crystal X-ray diffraction)를 이용하여 결정성을 평가한 결과, 고온 어닐링 공정 후 FWHM(full with at half maximum) 값이 급격히 감소되는 것을 확인하였으며 이에 대한 메커니즘을 분석하였다.
'인증'은 '약속'이다. 인증된 제품을 구매할 때 소비자들은 그 제품이 그만큼 안전하고, 신뢰성이 있다고 믿는다. 이러한 소비자와의 약속을 지키기 위해서는 그 제품이 제대로 기준에 맞게 만들어졌는지 확인하고 인증해주는 사람들의 역할이 매우 중요하다. 그런 면에서 이번에 소개하는 한국기계전기전자시험연구원(Korea Testing Certification)은 국내를 대표하는 선도적인 시험 인증기관이라 할 것이다. 국내 산업의 지속가능한 성장을 위한 화수분이 되겠다는 한국기계전기전자시험연구원을 자세히 들여다 본다.
This paper introduces reliability stress screening(RSS) for electronic hardware and components. This study also shows reliability centered maintenance(RCM), and reliability growth models. Moreover, this paper presents goodness-of-fit tests and estimation methods of power law model.
현재까지 우리 유통산업(도·소매업) 및 유통업태의 성장 추이나 예측에 대한 연구는 경제모형의 설계에 의한 계량분석 방법이 아닌, 개별 업태별 사업계획으로부터 추정하는 보톱-업(bottom-up) 방식의 자의적인 추정 방법을 이용하여 왔다. 따라서 본 연구에서는 우리 유통산업 및 주요 소매 업태를 업태별 전망 모형을 구축하여 성장 패턴을 추정, 전망하고자 한다. 본 연구는 소매 업태별 성장 추세 분석을 통하여 매우 흥미로운 결과를 발견할 수 있었다. 즉 백화점, 편의점 및 전문점의 성장은 민간 소비 지출과 가장 밀접한 관련을 가지고 있고, 할인점은 소비지출의 증감과 전혀 무관하게 최근 매년 40% 이상 성장하고 있음을 보여주어 현재 우리가 할인점 전성시대에 살고 있음을 실감할 수 있었다. 한편 슈퍼마켓은 IMF이후 소비지출의 성장률에 훨씬 못 미치는 성장을 보이고 있고 이 추세는 계속될 것으로 전망된다. 마지막으로 통계청의 소매 업태 분류상, 기타의 경우, 최근 급부상하고 있는 TV 홈쇼핑 및 온라인 쇼핑몰 등과 함께, 쇠퇴업태인 재래시장을 동시에 포함하고 있어 그 통계의 유용성이나 신뢰성에서 많은 문제를 내포하고 있다. 따라서 이들 소매업태 분류의 개선 및 보완작업이 시급히 요망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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